GEE：随机森林分类教程（样本制作、训练、精度、参数优化、贡献度）

本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程，计算随机森林分类结果的精度，优化随机森林分类算法的参数，打印各个变量特征的贡献度等步骤的方法和代码。本教程可以应用于多种分类场景，包括土地利用分类、种植区提取（大蒜、小麦、玉米等）、局部气候区分类、植被分类等多种场景。

分类过程和分类结果如下图所示
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